<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <meta http-equiv="content-type" content="text/html; charset=utf-8"/>
    <title></title>
    <link rel="Stylesheet" href="../css/analysis.css" />
    <script type="text/javascript">
        function init() {
            if (window.location.hash) {
                var parentDiv, nodes, i, helpInfo, helpId, helpInfoArr, helpEnvFilter, envContent, hideEnvClass, hideNodes;
                helpInfo = window.location.hash.substring(1);
                    if(helpInfo.indexOf("-")) {
                        helpInfoArr = helpInfo.split("-");
                        helpId = helpInfoArr[0];
                        helpEnvFilter = helpInfoArr[1];
                    }
                    else {
                        helpId = helpInfo;
                    }
                parentDiv = document.getElementById("topics");
                nodes = parentDiv.children;
                    hideEnvClass = (helpEnvFilter === "OnlineOnly"? "PortalOnly": "OnlineOnly");
                    if(document.getElementsByClassName) {
                        hideNodes = document.getElementsByClassName(hideEnvClass);
                    }
                    else {
                        hideNodes = document.querySelectorAll(hideEnvClass);
                    }
                for(i=0; i < nodes.length; i++) {
                    if(nodes[i].id !== helpId) {
                        nodes[i].style.display ="none";
                    }
                    }
                    for(i=0; i < hideNodes.length; i++) {
                        hideNodes[i].style.display ="none";
                    }
                }
            }
    </script>
</head>
<body onload="init()">
<div id="topics">
    <div id="toolDescription" class="regularsize">
        <h2>Classificação e Regressão Baseadas na Floresta</h2><p/>
        <h2><img src="../images/GUID-AD37EC59-C890-49AC-BD28-2E87F99A08E9-web.png" alt="Diagrama do fluxo de trabalho Classifica&ccedil;&atilde;o e Regress&atilde;o Baseadas na Floresta"></h2>
        <hr/>
    <p>Cria modelos e gera previs&otilde;es utilizando uma adapta&ccedil;&atilde;o do algoritmo floresta aleat&oacute;ria de Leo Breiman, que &eacute; um m&eacute;todo de aprendizagem m&aacute;quina supervisionado. As previs&otilde;es podem ser realizadas quer para vari&aacute;veis categ&oacute;ricas (classifica&ccedil;&atilde;o) quer para vari&aacute;veis cont&iacute;nuas (regress&atilde;o). As vari&aacute;veis explanat&oacute;rias s&atilde;o campos na tabela de atributos dos elementos de treino. A ferramenta pode ser executada para gerar um modelo para avaliar o desempenho, ou gerar um modelo e prever resultados para outros conjuntos de dados.
    </p>
    <p>
    </p>
    </div>
    <!--Parameter divs for each param-->
    <div id="analysisType">
        <div><h2>Tipo de Análise</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>Especifica o modo de funcionamento da ferramenta. A ferramenta pode ser executada para treinar um modelo para apenas avaliar o desempenho, ou treinar um modelo e prever para elementos. Os tipos de previs&atilde;o s&atilde;o os seguintes:
                <ul>
                    <li> <b>Treinar um modelo para avaliar o desempenho do modelo </b>&mdash; Ser&aacute; treinado um modelo, e ajustado aos dados de entrada. Utilize esta op&ccedil;&atilde;o para avaliar a precis&atilde;o do seu modelo antes de gerar previs&otilde;es sobre um novo conjunto de dados. O resultado desta op&ccedil;&atilde;o ser&aacute; um servi&ccedil;o de elementos dos seus dados de treino ajustados, diagn&oacute;stico do modelo, e uma tabela opcional de import&acirc;ncia vari&aacute;vel.
                    </li>
                    <li> <b>Treinar um modelo e prever valores</b>&mdash; Ser&atilde;o geradas previs&otilde;es ou classifica&ccedil;&otilde;es para elementos. Ter&atilde;o de ser fornecidas vari&aacute;veis explanat&oacute;rias quer para os elementos de treino quer para os elementos a prever. O resultado desta op&ccedil;&atilde;o ser&aacute; um servi&ccedil;o de elementos dos seus valores previstos, diagn&oacute;stico do modelo, e uma tabela opcional de import&acirc;ncia vari&aacute;vel.
                    </li>
                </ul>
                
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="train">
        <div><h2>Treinar um modelo para avaliar o desempenho do modelo</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>Utilize este modo se pretende ajustar um modelo, e investigar o ajuste.
            </p>
            <p>Com esta escolha, o modelo ser&aacute; treinado, utilizando uma camada de entrada. Utilize esta op&ccedil;&atilde;o para avaliar a precis&atilde;o do seu modelo antes de gerar previs&otilde;es sobre um novo conjunto de dados. Esta op&ccedil;&atilde;o produzir&aacute; diagn&oacute;sticos do modelo na janela de mensagens e aplicar&aacute; o modelo aos seus dados de treino.
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="trainAndPredict">
        <div><h2>Treinar um modelo e prever valores</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>Utilize este modo se pretende ajustar um modelo, e aplique o modelo ao conjunto de dados para gerar previs&otilde;es.
            </p>
            <p>Ser&atilde;o geradas previs&otilde;es ou classifica&ccedil;&otilde;es para elementos. O resultado desta op&ccedil;&atilde;o ser&aacute; um servi&ccedil;o de elementos, diagn&oacute;stico do modelo, e uma tabela opcional de import&acirc;ncia vari&aacute;vel.
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="inFeatures">
        <div><h2>Escolher a camada de treino</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>A camada de elementos que cont&eacute;m a vari&aacute;vel para prever e os campos que ser&atilde;o utilizados para gerar a previs&atilde;o.
            </p>
            <p>Para al&eacute;m de escolher uma camada do seu mapa, pode escolher  <b>Escolher Camada de An&aacute;lise</b> na parte inferior da lista pendente para navegar at&eacute; aos seus conte&uacute;dos de um conjunto de dados de partilha de ficheiros de big data ou camada de elementos. Opcionalmente, pode aplicar um filtro na sua camada de entrada ou aplicar uma sele&ccedil;&atilde;o em camadas alojadas adicionadas ao seu mapa. Os filtros e sele&ccedil;&otilde;es s&atilde;o aplicados apenas para an&aacute;lise. 
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="featuresToPredict">
        <div><h2>Escolher uma camada para a qual prever valores</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>Ser&aacute; criada uma camada de elementos representando as localiza&ccedil;&otilde;es nas quais ser&atilde;o realizadas previs&otilde;es. Esta camada de elementos dever&aacute; tamb&eacute;m conter quaisquer vari&aacute;veis explanat&oacute;rias fornecidas como campos que correspondem aos utilizados dos elementos de treino.
            </p>
            <p>Para al&eacute;m de escolher uma camada do seu mapa, pode escolher  <b>Escolher Camada de An&aacute;lise</b> na parte inferior da lista pendente para navegar at&eacute; aos seus conte&uacute;dos de um conjunto de dados de partilha de ficheiros de big data ou camada de elementos. Opcionalmente, pode aplicar um filtro na sua camada de entrada ou aplicar uma sele&ccedil;&atilde;o em camadas alojadas adicionadas ao seu mapa. Os filtros e sele&ccedil;&otilde;es s&atilde;o aplicados apenas para an&aacute;lise. 
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="variablePredict">
        <div><h2>Escolher o campo para prever</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>O campo dos elementos de treino que cont&eacute;m os valores a utilizar para treinar o modelo. Este campo cont&eacute;m valores (treino) conhecidos da vari&aacute;vel que ser&aacute; utilizada para prever em locais desconhecidos. Caso os valores sejam categ&oacute;ricos (por exemplo, &Aacute;cer, Pinheiro, Carvalho) selecione a caixa  <b>Categ&oacute;ricos</b>.
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="explanatoryVariables">
        <div><h2>Escolher uma ou mais variáveis explanatórias</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>Um ou mais campos que representam as vari&aacute;veis explanat&oacute;rias (campos) que ajudam a prever o valor ou a categoria da vari&aacute;vel a prever.  Utilize a caixa categ&oacute;ricos para quaisquer vari&aacute;veis que representam classes ou categorias (como ocupa&ccedil;&atilde;o do solo ou presen&ccedil;a ou aus&ecirc;ncia). Especifique a vari&aacute;vel como  true  para qualquer uma que represente classes ou categorias como ocupa&ccedil;&atilde;o do solo ou presen&ccedil;a ou aus&ecirc;ncia e  false  caso a vari&aacute;vel seja cont&iacute;nua.
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="numberOfTrees">
        <div><h2>Número de árvores</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>O n&uacute;mero de &aacute;rvores a criar no modelo. Mais &aacute;rvores resultar&atilde;o geralmente numa previs&atilde;o de modelo mais precisa, mas o modelo tardar&aacute; mais tempo a calcular. O n&uacute;mero predefinido de &aacute;rvores &eacute; de 100.
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="minimumLeafSize">
        <div><h2>Tamanho mínimo de folha</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>O n&uacute;mero m&iacute;nimo de observa&ccedil;&otilde;es necess&aacute;rias para manter uma folha (isto &eacute; o n&oacute; terminal numa &aacute;rvore sem mais divis&otilde;es). O m&iacute;nimo predefinido para regress&atilde;o &eacute; 5 e o predefinido para classifica&ccedil;&atilde;o &eacute; 1. Para grandes quantidades de dados, o aumento destes n&uacute;meros diminuir&aacute; o tempo de funcionamento da ferramenta.
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="maximumTreeDepth">
        <div><h2>Profundidade máxima da árvore</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>O n&uacute;mero m&aacute;ximo de divis&otilde;es que ser&atilde;o feitas numa &aacute;rvore. Utilizando uma grande profundidade m&aacute;xima, ser&atilde;o criadas mais divis&otilde;es, podendo assim aumentar as chances de um sobreajuste do modelo. A predefini&ccedil;&atilde;o &eacute; impulsionada por dados e depende do n&uacute;mero de &aacute;rvores criadas e do n&uacute;mero de vari&aacute;veis inclu&iacute;das.
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="sampleSize">
        <div><h2>Dados disponíveis por árvore (%)</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>Especifica a percentagem de funcionalidades na camada de treino utilizada para cada &aacute;rvore de decis&atilde;o. A predefini&ccedil;&atilde;o &eacute; de 100 por cento dos dados. As amostras para cada &aacute;rvore s&atilde;o obtidas de forma aleat&oacute;ria a partir de dois ter&ccedil;os dos dados especificados.
            </p>
            <p>Cada &aacute;rvore de decis&atilde;o na floresta &eacute; criada utilizando uma amostra ou subconjunto aleat&oacute;rios (aproximadamente dois ter&ccedil;os) dos dados de treino dispon&iacute;veis. Utilizando uma percentagem mais baixa dos dados de entrada para cada &aacute;rvore de decis&atilde;o aumenta a velocidade da ferramenta para conjuntos de dados muito grandes.
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="randomVariables">
        <div><h2>Número de variáveis aleatoriamente amostradas</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>Especifica o n&uacute;mero de vari&aacute;veis explanat&oacute;rias utilizadas para criar cada &aacute;rvore de decis&atilde;o.
            </p>
            <p>Cada uma das &aacute;rvores de decis&atilde;o na floresta &eacute; criada utilizando um subconjunto aleat&oacute;rio das vari&aacute;veis explanat&oacute;rias especificadas. Aumentando o n&uacute;mero de vari&aacute;veis utilizadas em cada &aacute;rvore de decis&atilde;o aumentar&aacute; as chances de sobreajuste do seu modelo particularmente caso exista uma ou mais vari&aacute;veis dominantes. A pr&aacute;tica comum consiste em utilizar a raiz quadrada do n&uacute;mero total de vari&aacute;veis explanat&oacute;rias caso a sua vari&aacute;vel para previs&atilde;o seja num&eacute;rica ou para a divis&atilde;o do n&uacute;mero total de vari&aacute;veis explanat&oacute;rias por 3 caso a vari&aacute;vel para prever seja categ&oacute;rica.
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="explanatoryVariableMatching">
        <div><h2>Escolher de que forma os campos explanatórios são correspondidos</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>De que forma as vari&aacute;veis correspondentes na camada de treino ir&atilde;o corresponder &agrave;s vari&aacute;veis na camada de previs&atilde;o. Apenas as vari&aacute;veis utilizadas no treino ser&atilde;o inclu&iacute;das na tabela.
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="percentageForValidation">
        <div><h2>Número de execuções para validação</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>Especifica a percentagem (entre 0 e 50 por cento) de fun&ccedil;&otilde;es na camada de treino para reservar como o conjunto de dados de teste para valida&ccedil;&atilde;o. O modelo ser&aacute; treinado sem este subconjunto aleat&oacute;rio de dados e os valores observador para essas fun&ccedil;&otilde;es ser&atilde;o comparados com o valor previsto. A predefini&ccedil;&atilde;o &eacute; de 10 por cento.
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="outputName">
        <div><h2>Nome da camada resultante</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>Este &eacute; o nome da camada que ser&aacute; criada em  <b>O Meu Conte&uacute;do</b> e adicionada ao mapa. O nome padr&atilde;o &eacute; baseado no nome da ferramenta e do nome da camada de entrada. Se o nome da camada j&aacute; existir, ser-lhe-&aacute; pedido que introduza outro nome.
            </p>
            <p>Os resultados devolvidos depender&atilde;o do tipo de an&aacute;lise. Caso esteja a treinar para avaliar o ajuste do modelo, os resultados ir&atilde;o conter uma camada de dados de treino ajustados ao modelo e informa&ccedil;&otilde;es do resultado da avalia&ccedil;&atilde;o do ajuste do modelo. Caso esteja a treinar e a prever, os resultados ir&atilde;o conter uma camada de dados de treino ajustados ao modelo, uma camada de resultados previstos e informa&ccedil;&otilde;es do resultado da avalia&ccedil;&atilde;o do encaixe do modelo.
            </p>
            <p>Ao utilizar o menu suspenso  <b>Guardar resultado em</b> pode definir o nome da pasta em <b>O Meu Conte&uacute;do</b> onde o resultado ser&aacute; guardado.
            </p>
        </div>
    </div>
</div>
</html>
